ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic(受试者工作特征曲线 ),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵轴,以假正例率FPR为横轴,在不同的阈值下获得坐标点,并连接各个坐标点,得到ROC曲线。 对于一个分类任务的测试集,其本身有正负两类标签,我们对于这个测试集有一个预测标签,也是正负值。分类器开始对样本进行分类时,首先会计算该样本属于正确类别的概率,进而对样本的类别进行预测。比如说给出一组图片,让分类器判断该图片是否为汉堡,分类器在开始分类前会首先计算该图片为汉堡的概率,进而对该图片的类别进行预测,是汉堡或者不是汉堡。我们用概率来表示横坐标,真实类别表示纵坐标,分类器在测试集上的效果就可以用散点图来表示,如图所示
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读7分钟尽管 ROC-AUC 包含了许多有用的评估信息,但它并不是一个万能的衡量标准。 ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时,基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。 本文将详细比较这两种测量方法,并说明在AUPRC数据不平衡的情况下衡量性能时的优势。 预备知识——计算曲线 我假设您熟悉准确率和召回率以及混淆矩阵的元素(TP、FN、FP、TN)这些基本知识。如果你不熟悉可以搜索我们以
ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时,基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。
您可以整天训练有监督的机器学习模型,但是除非您评估其性能,否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标,并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS)。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
表示真正类(True Positive)的样本数,即被分类器正确预测为正类的样本数;
机器学习和数据科学在解决复杂问题时,经常需要评估模型的性能。其中,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种非常有用的工具,被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史,而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。
在机器学习领域中,对模型的评估非常重要,只有选择和问题相匹配的评估方法,才能快速发现算法模型或者训练过程的问题,迭代地对模型进行优化。
在分类模型中,有很多关于模型性能的评估指标(evaluation metric),比如 accuracy、precision、recall、f1-score、roc、auc、prc 等等。这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。
主要有分类(classification)、回归(regression)、排序(ranking)、聚类(clustering)、热门主题模型(topic modeling)、推荐(recommendation)等。
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中,我们已经介绍过 Sklearn,它全称是 Scikit-learn,是基于 Python 语言的机器学习工具。
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的 一种分类模型 ,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛☺️
题目:Link prediction techniques, applications, and performance: A survey
前面一节提到了模型评估指标中 ROC 的详细概念和四个常见的问题,以后在遇到 ROC 想必再也不会发懵了:聊聊模型评估的事儿,附 roc 常见的四个灵魂发问
Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib,可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合,可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。
由于AUC关联的内容比较多,面试时问得也非常细,因此,我们将按照以下顺序对AUC进行重点介绍。
ROC曲线,也称“受试者工作特征曲线”,主要是用于X对Y的预测准确率情况。最初ROC曲线是运用在军事上,现在更多应用在医学领域,判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始,首先需要收集问题的资料,深入理解问题,然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标,根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练,并对样本子集划分训练集和测试集,应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
选自Medium 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 我们倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具!精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 GitHub 地址:https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/blob/master/recall_pre
ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具,是由二战中的电子和雷达工程师发明的,发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰,后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。
在使用sklearn训练完分类模型后,下一步就是要验证一下模型的预测结果,对于分类模型,sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。
分类模型(分类器)是一种有监督的机器学习模型,其中目标变量是离散的(即类别)。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。我们建立模型的目的是对全新的未见过的数据进行处理,因此,要建立一个鲁棒的模型,就需要对模型进行全面而又深入的评估。当涉及到分类模型时,评估过程变得有些棘手。
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务,从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist,到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100,到后来的imagenet,图像分类任务伴随着数据库的增长,一步一步提升到了今天的水平。现在在Imagenet这样的超过1000万图像,2万类的数据集中,计算机的图像分类水准已经超过了人类。
简洁的讲: 如果一个样本在特定的空间中的K个最邻近的中的大多数属于某个类,则这个样本属于这个类.
我们训练学习好的模型,通过客观地评估模型性能,才能更好实际运用决策。模型评估主要有:预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度(吞吐量)、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求,这里不做展开。
其中,TP(真正,True Positive)表示真正结果为正例,预测结果也是正例;FP(假正,False Positive)表示真实结果为负例,预测结果却是正例;TN(真负,True Negative)表示真实结果为正例,预测结果却是负例;FN(假负,False Negative)表示真实结果为负例,预测结果也是负例。显然,TP+FP+FN+TN=样本总数。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型(理论部分)》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识,在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解,能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解(文末有数据和源代码的下载链接)。
事实上机器学习训练好的模型在对测试样本进行预测的时候,输出的原始结果是模型预测该样本为正样本的概率,而不是我们平时经常听到的Positive或Negative,而概率如何转化为机器学习的输出靠的是一个阈值,当概率大于阈值则判断其为正样本,反之为负样本。
在点击率预估中,AUC是最常用的评估指标,这一指标衡量的是任取一个正例和负例,正例的得分高于负例的概率。那么点击率预估中,正例和负例分别是什么呢?很显然,正例就是用户点击过的item,负例是用户没有点击的item。
blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554
Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/
2. 投影思想:找出最能够代表原始数据的投影方法。被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。
机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些:
Python 实现的逻辑回归后,不像 SAS 那样会自动给出模型精确度的评价,需要人为操作计算 Python 专属的 AUC (Area Under Curve),ROC 曲线与 X 轴围成的面积大小反映了模型的精度。本文将着重 AUC 值和 ROC 曲线背后的原理和 Python 代码实现。
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差。
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题(分类、排序、回归、序列预测等),评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。
很简单,我们可以定一些评价指标,来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标,但是你清楚这些指标的具体含义吗?下面我们一起来看看吧。
笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive。
读完机器学习算法常识之后,你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。
混淆矩阵定义为(类x类)大小的矩阵,因此对于二进制分类,它是2x2,对于3类问题,它是3x3,依此类推。为简单起见,让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。
MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片,每张图片上面有代表的数字标记。
精确率(Precision)与召回率(Recall)是分类任务中的常用指标,首先需要知道混淆矩阵。
算法工作中,经常要对模型进行评估,由此衍生出很多指标。比如Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等等。准确理解各指标的内涵、使用场景及局限,还挺有挑战。更佳阅读体验,请移步ROC分析。
目前普遍认为接收器工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下的面积 ——AUC 是评估分类模型准确性的标准方法。它避免了在阈值选择过程中假定的主观性,当连续的概率得到的分数被转换为二分类标签时,通过总结整体模型表现,其衡量模型区分正负样本的性能优于通过阈值来判断的其他方法(比如准确率、召回率等)。在这篇手稿中,我们回顾了这一度量的一些特点,并将其作为模型结果的准确性的比较度量,对其可靠性提出了质疑。我们不建议使用 AUC 出于五个原因:
知识点: 准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall),均方根误差(RMSE)
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